한 번 인간의 시위를 관찰하는 한 인공 지능 로봇은 새로운 기술을 습득합니다.

캘리포니아 대학, 버클리 천하 유 첼시 핀,에 인공 지능 연구소 연구원 자신의 AI 시스템 개발을 표시하기 전에 몇 일 : 한 인간 로봇이 데모를 보면서, 새로운 개체를 식별하는 법을 배워야하고, 정확한 위치에 배치.

캘리포니아 대학, 버클리 (BAIR) 연구자 최근 알 수없는 모델 메타 학습 (MAML) 알고리즘의 인공 지능 연구소, 한 로봇이 새로운 기술을 배우고, 인류의 데모를 볼 수있다.이 알고리즘은 두 개의 학습 개념을 결합한 로봇이 새로운 기술을 배울 수 있도록하고, 방법을 배우고, (메타 학습) 학습의 요소는 이전에 새로운 기술을 배우고 처음부터 다시 시작하기보다는, 학습 활동의 조합입니다. 다른 세트와 함께, 모방 (모방 학습)입니다 소여 PR2 로봇 팔과 팔에, 연구자의 실험을 확인하기 위해. 새로운 기술을 배우고, 데모를 관찰하여 로봇의 움직임을 확인하고 결과는뿐만 아니라, 새로운 객체를 식별하는 법을 배워야 하나의 인간의 데모 비디오에서 로봇을 보여 오브젝트 배치, 이동 및 따기 등 (자세한 내용)

윔블던 테니스 오픈 AI

인공 지능은 윔블던에서 멋진 사진을 수집 할뿐만 아니라 팬 조수로도 출연했습니다.

이 윔블던 따뜻한 전쟁, 하나에 인공 지능 기술이 될 것입니다.은 IBM 왓슨 기술을 선택 윔블던을 통해 집계 조각 화려한 게임, 전쟁 영화 팬의 리뷰 기능을 갖춘했다. 선택 방법 그것은 같은 플레이어가 추가 추천 동영상에 등 그의 팔, 관객의 환호를 들고 같은 이미지와 사운드 분석을 통해, 윔블던은 팬 보조, 게임 작년 :. 프레드의 출시에 보조 음성에 따라 수 있습니다 때 AI를 사용 팬이 수요를 여행을 계획하고 있으며, 사용자는 질문과 음성 방법으로 응답 할 수 있습니다.뿐만 아니라, 윔블던 포스터의 150 주년을 기념하는 올해, IBM 왓슨도 분석 150 년 후 사진의 매칭을 통해, 장 8,400 포스터 모자이크 스타디움의 선택을 (자세한 내용)

웨이브 자체 운전

영국의 새로운 웨이 웨이 (Wayway)는 교회 인공 지능 시스템을 운전하는 데 20 분이 걸립니다.

영국의 AI 신생 Wayve 구성 캠브리지 대학의 연구원으로 학습, 교회 AI 시스템을 20 분에서 국가로 따라 운전 강화하기 위해 성공적으로있다. 연구진은 오늘날 자동차의 대부분은 다양한 센서와 긴 목록을 갖추고 있다고 말했다 조심스럽게 필기 규칙이 있지만, 그 AI 시스템을 구동하는 법을 배워야 생각, 사람들은 시행 착오 (시행 착오)에서 시작하여 다른 모든 것을 배워야한다. 그런 다음, 그들은에, 알고리즘 (DDPG)를 강화 학습의 깊이를 사용 입력으로 하나의 이미지 단안 카메라, 전체 AI 시스템은 가상 세계에서 첫 팀 훈련이 AI 시스템을 Wayve. 탐사, 최적화,이 세 가지 반복적 인 과정의 평가에하고 도로에 실제 시험 후, 및 오류 수정은 인간의 개입은 지난 20 분만에 시스템이 도로를 벗어나지 않으면 서, 시골 길 운전에 대한 규칙을 배우고, 발생합니다. (더)

기술 DNA의 캘리포니아 공과 대학

회로 생체 분자 새벽, DNA 분자 인공 신경망을 합성하는 기호를 식별

기술 연구팀의 캘리포니아 연구소는 최근 그들이 필기 분자를 식별 할 수 있습니다, DNA를 합성 인공 신경 네트워크를 설립했다고 발표했다. 연구팀은이 AI가 회로에 통합 생체 분자의 합성에 중요한 단계라고 말했다. 연구팀은 생명 공학 조교수로 구성 알 수없는 번호가 부여되면 숫자 1-9를 식별 ​​할 수있는 복잡한 모델을 개발 룰루 돈 리더의 DNA 기반의 신경망에 대학원 학생 케빈 체리, DNA 테스트 튜브 인공 신경망의 일련의 것 반응 후 예컨대 녹색 등 두 형광 신호를 출력하고, 황색 5 녹색이고, 적색은 제 케빈 체리들이 개발 생체 회로는, 일 생체 수백 인식 할 것을 나타내고, 계산 직접 분석 할 수있다 분자 환경을 제공합니다. (더)

학습을 강화 OpenAI

한 인간의 데모 게임으로 한 번, OpenAI는 AI 나은 선수를 만들기 위해 학습에 의해 강화

OpenAI의 최근 연구에 따르면 AI 플레이어는 Montezuma의 복수에 대한 인간의 시위를 보면서 게임 기술을 배우고 74,500의 높은 점수를 얻을 수 있습니다. 다른 연구와 달리 OpenAI는 더 이상 AI 플레이어가 인간을 모방 할 필요가 없습니다. 행동이지만 향상된 학습을 통해 높은 점수를 얻는 행동을 최적화합니다. 먼저 OpenAI는 간단한 알고리즘을 사용하여 휴먼 게임 데모에서 세그먼트를 선택한 다음 AI 플레이어가 플레이하게하고 데모 프로세스에서 니어 엔드 정책 최적화를 사용합니다. OpenAI는이 연구의 가치가 에이전트가 시범 행동에서 벗어나는 것을 허용하기 때문에 인간 시위자가 생각하지 못한 해결책을 고려할 기회가 있다고 강조했다. (자세한 내용)

GraphQL GraphCMS

Headless 및 GraphQL 기능과 함께 GraphicCMS가 공식적으로 출시됩니다.

이제 사용자는 새로운 CMS (Content Management System)를 선택할 수 있습니다! GraphCMS는 새로운 사용자 인터페이스 설계 외에도 GraphQL API를 개선하고 통합하며 보안 기능을 향상시키면서 공식 버전의 출시를 발표했습니다. GraphCMS의 개발자 인 Jesse Martin은 기능 개발을 통해 GraphCMS가 진화했다고 말하면서 3 개월 이내에 추가 된 새로운 기능에는 개정 내역, 사용자 지정 워크 플로, 사용자 지정 역할 및 사용 권한, 콘텐츠보기 및 지리적 위치 지원이 포함되어 있습니다. 원래의 소규모 프로젝트는 독립적 인 개발자 및 비즈니스에 인기가있는 헤드리스 CMS (Headless CMS)로 승격되었으며 백만 달러의 종자 펀드를 받았습니다 (자세한 내용)

시드니 공항의 얼굴 인식

호주 시드니 공항, 얼굴 인식 테스트 시작

호주의 시드니 공항과 콴타스 항공은 최근이 여권 제어 시험을 대체 얼굴 인식으로 확장한다고 발표했다.이 시드니 공항은 불편 과거 종이 여권 작업을 대체 할 발표 다섯 살 자동 정리 계획의 마지막 부분입니다, 콴타스 항공은 처음이다 , 파트너. 시드니 콴타스 특정 국제선에서 공항 여객 열차의 첫 단계는, 공항 라운지와 탑승 얼굴 스캔 보고서, 수하물, 액세스를 완료하기 위해 테스트를 시작합니다.하지만 강력한 반면 어떤 사람들은, 생체 인식에 의문을 제기 하지만 데이터는 개인 정보 침해 우려 두려워 정부와 대기업의 손에 떨어진다. 시드니 공항은 적극적으로 승객이 테스트 프로그램에 참여하기로 합의하고, 또한 모든 관련 법률 및 규정을 준수 할 것입니다 "가장 엄격한 개인 정보 보호"를 제공하기로 약속 추구 것이라고 말했다. (세부 사항을 전체 텍스트)

슈퍼 컴퓨터

거의 5 년 후, 미국은 세계 최고의 슈퍼 컴퓨터의 보좌에 반환, "대만 전나무는"처음에는 148 원

반기 오백 큰 세계 슈퍼 컴퓨터 순위는 원래 상위권 중국 샤인 웨이 태호 빛 아래 전력 스퀴즈 컴퓨팅 122.3 페타 플롭에 손 정상 회담을 가진 슈퍼 컴퓨터를 구축, 최근 에너지 및 IBM의 미국학과를 발표 (93 2012년 11월 이후 미국이다 페타 플롭), 후 거의 5 년 동안 다시 한 번 세계 최고의 슈퍼 컴퓨터의 왕위를 회복. 미국 이외에 올해도 시에라 정상 회담 (71.6 페타 플롭을) 이길 세 번째였다. 두 번째 자리를 태호는 천하-2 업그레이드 천하-2A (61.4 페타 플롭은), 5 위는 일본의 AI 브리징 클라우드 인프라 (19.9 페타 플롭) 이후 중국 샤인 웨이 등이, 4 위는 중국에서도입니다. 그것은 언급 할 가치가있다 그것은 "대만 전나무"를 만들 후지쯔 의뢰 NT $ 430,000,000위안의 센터의 전국 네트워크에 의해 소비되는 (Taiwania)도 성능 순위 번호 148을 계산의 1.33 페타 플롭으로, 목록을 입력 (이상)

MIT 음성 인식

인간의 개입없이, AI는 오랫동안 영화를 보는 60 시간 20 개 이상의 악기 소리를 식별 할 수있을 것 같은

MIT는 최근 자체 감독 된 심층 학습을 사용하는 PixelPlayer와 영화의 시각적 분석을위한 네트워크, 인간이 만든 레이블을 시각적 요소로 대체하는 네트워크를 포함하여 세 가지 유형의 신경망으로 영화의 데이터 패턴을 찾고 있습니다. 또한 영화 사운드 분석을위한 네트워크는 물론 특정 픽셀을 사운드와 연관시켜 개별적으로 분리 할 수있는 신디사이저 인이 알고리즘은 사람의 개입 없이도 60 시간 분량의 음악 공연 필름을 자율 감시하고 감시합니다. 20 종류의 악기 소리와 그림의 악기와 소리의 대응을 이해할 수 있으며, 사용자가 소리를 독립적으로 편집 할 수있어 오래된 음악 재생에 매우 유용합니다. (자세한 내용)

Image Source / Wayve, BAIR, IBM, MIT

AI 동향 최근 뉴스

1. Nvidia의 새로운 인공 지능 기술은 텍스트와 워터 마크를 포함한 사진 노이즈를 제거합니다.

2. Apple은 Core ML과 Siri 팀을 통합하여 이전 AI AI 장인 John Giannandrea를 이끌 새로운 AI 부서를 설립했습니다.

3. 실리콘 밸리의 수많은 인공 지능 혁신이 AI로 부상 한 실제 사람들과 함께 폭발했습니다.

4. "베이징 인공 지능 산업 개발 백서 (2018)"발표! 통계 현재 중국에는 4,040 개의 AI 회사가있다.

5. 루 26 대학은 공동으로 인공 지능 학위를 추가 제안

데이터 출처 : iThome 마무리, 2018 년 7 월

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